FedU-Net：联邦学习隐私保护脑肿瘤 MRI 分割

文章目录FedU-Net：联邦学习隐私保护脑肿瘤 MRI 分割一、任务二、环境三、数据 (BraTS 2021)3.1 结构3.2 预处理3.3 Dataset四、模型 (3D U-Net)五、训练 (单机基线)六、联邦学习 (Flower)6.1 分数据6.2 Client6.3 加 DP (Opacus)七、结果 (BraTS 2021)八、消融九、调试十、总结代码链接与详细流程购买即可解锁1000+YOLO优化文章，并且还有海量深度学习复现项目，价格仅需两杯奶茶的钱，每日更新FedU-Net：联邦学习隐私保护脑肿瘤 MRI 分割一、任务5 个医院客户端（模拟 10 家） ├── Client 1: BraTS 子集 (80 例) ├── Client 2: BraTS 子集 (80 例) ├── Client 3: BraTS 子集 (80 例) ├── Client 4: BraTS 子集 (80 例) └── Client 5: BraTS 子集 (80 例) ↓ 各客户端本地训练 U-Net 3D (5 epoch) ↓ 服务器 FedAvg 聚合 (10 轮) └── DP 噪声注入 (σ=0.01) ↓ 全局模型 ↓ 分割输出 (3 类) ├── 0: 背景 ├── 1: 坏死核心 (NCR) ├── 2: 水肿 (ED) └── 3: 增强肿瘤 (ET)范式数据共享隐私Dice@BraTS集中式训练